다중 로봇 시스템의 강화 학습 기반 제어 전략 연구

1. 서론

다수의 로봇이 협력하여 복잡한 작업을 수행하는 다중 로봇 시스템은 제조, 물류, 탐사 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행한다 이러한 시스템의 효율성과 안정성을 향상시키기 위한 연구는 지속적으로 진행되어 왔으며, 특히 최근 인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 강화 학습 기반의 제어 전략이 큰 주목을 받고 있다 강화 학습은 로봇에게 환경과의 상호작용을 통해 학습하고 적응하는 능력을 부여하여, 예측 불가능한 상황이나 복잡한 작업 환경에서도 효과적인 제어를 가능하게 한다 기존의 중앙 집중식 제어나 분산 제어 방식과 달리 강화 학습은 로봇들에게 자율적인 의사결정 능력을 제공하고, 동시에 상호 협력을 통해 시너지 효과를 창출할 수 있다는 장점이 있다

본 연구에서는 다양한 환경 및 작업 조건에 적용 가능한 강화 학습 기반의 혁신적인 다중 로봇 제어 전략을 제안한다 제안된 전략은 각 로봇이 독립적인 에이전트로 동작하면서도 상호 정보를 공유하고 협력하여 공동의 목표를 달성하도록 설계되었다 이는 단순히 개별 로봇의 성능 향상을 넘어, 전체 시스템의 효율성과 안정성을 극대화하는 데 초점을 맞춘 것이다 특히, …